分布式计算

去中心化混合专家模型（MoE）概述 混合专家模型（MoE）通过任务拆分和专家分工提升效率，而去中心化MoE（dMoE）进一步优化结构，分散决策过程，支持并行处理和局部决策，适用于大规模数据计算。dMoE由多个门控机制、专家模型和分布式通信组成，具有可扩展性、并行处理、资源优化等优势。在AI领域，MoE应用于NLP、强化学习和计算机视觉；在区块链中，可优化共识机制、智能合约和安全性。然而，dMoE面临扩展性、协调性、安全性和延迟等挑战，需在架构和算法上创新以提升效率。

区块链项目Nexus近日上线新测试网，2小时内吸引1万用户参与。该项目灵感源自SETI@home等分布式计算项目，旨在通过zkVM技术连接全球计算设备构建超级计算机网络，参与者可获得奖励。Nexus团队由斯坦福大学计算机科学专家Daniel Marin领衔，6月刚完成2500万美元A轮融资。用户可通过网页或CLI工具贡献算力参与测试网，测试将持续至12月14日。

项目介绍 Render Network 是一个分布式 GPU 渲染网络，旨在利用闲置 GPU 资源为 3D 内容创作者提供高效、低成本的渲染服务。用户可选择成为节点运营商或创作者参与生态。 竞争优势 • 成本低 2-10 倍 • 渲染速度快 90% • 与苹果、谷歌等巨头合作 团队背景 创始人 Jules Urbach 为好莱坞渲染专家，团队含 MIT/藤校精英及影视行业资深顾问。 近期发展 • 迁移至 Solana 生态提升性能 • 推出 BME 代币经济模型 • 在 DePIN 和 AI 赛道保持领先地位

什么是 Prodia？ Prodia 是一个专注于图像和音乐生成的 AI 平台，提供 Stable Diffusion API 工具，支持多种模型（如 SD1.5、SDXL 和 SD3），能在 2 秒内生成高质量图像。其基础设施拥有超过 10,000 个 GPU，已生成 4 亿张图片。创始人 Shawn Wilkinson 在分布式系统和区块链领域经验丰富，联合创始人 Mikhail Avady 和 Monty Anderson 在 AI 和区块链方面也有建树。 从图像生成到 AI 推理解决方案 Prodia 主要服务企业客户，专注于图像生成，并计划扩展到视频和文本领域。其分布式计算层显著降低了 GPU 成本，提高了性能。未来目标是简化 AI 应用的扩展，让开发者专注于产品功能，而非基础设施管理。 未来发展重心 Prodia 计划扩展到视频生成领域，利用分布式系统降低计算需求。其愿景是建立一个社区驱动的系统，用户可参与 GPU 云，降低成本并提高灵活性。优化性能和用户体验是关键。 结语 Prodia 凭借创新技术和生成能力在 AI 领域崭露头角，但需保持灵活性和前瞻性以应对市场变化。其模式为长期运行的应用程序提供了可持续的经济效益，未来表现值得关注。

马斯克宣布xAI将启动AI游戏工作室，推动AI+GameFi热潮。本文盘点了多个头部项目：Colony（Echelon Prime生态AI游戏）、AI Hero（Binaryx旗下RPG链游）、Zentry（连接Web2/3的开放游戏宇宙）、Ultiverse（AI驱动的一站式Web3游戏平台）、Sleepless AI（虚拟伴侣游戏）、Gaimin（分布式计算平台）、GamerHash AI（DePIN算力网络）、MATR1X（Web3娱乐平台）、Phantasma（Layer1公链）及GameGPT（AI游戏引擎）。多个项目代币近期涨幅显著，显示市场对AI与链游融合的高度关注。